Love Unshackled: Identifying the Effect of Mobile App Adoption in Online Dating1
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The proliferation of smartphones and other mobile devices has led to numerous companies investing significant resources in developing mobile applications, in every imaginable domain. As apps proliferate, understanding the impact of app adoption on key outcomes of interest and linking this understanding to the underlying mechanisms that drive these results is imperative. In this paper, we explore the changes in user behavior induced by adoption of a mobile application, in terms of engagement and matching outcomes in the online dating context. We also identify three mechanisms that are somewhat unique to the mobile environment, but are hitherto unestablished in the literature, that drive this shift in behavior: ubiquity, impulsivity, and disinhibition. Our main identification strategy uses propensity score matching combined with difference-indifferences, coupled with a rigorous falsification test to confirm the validity of our identification strategy. Our results demonstrate that mobile app adoption induces users to become more socially engaged as measured by key engagement metrics such as visiting significantly more profiles, sending significantly more messages, and importantly, achieving more matches. We also discover various mechanisms facilitating this increased engagement: ubiquity of mobile use—users log in more, and login across a wider range of hours in the day. We find that men act more impulsively, in that they are less likely to check the profile of a user who messaged them before replying to them. This effect is not visible for women who continue to be deliberate in their checking before replying even after adoption of the mobile app. Finally, we find that both men and women exhibit disinhibition, in that users initiate actions to a more diverse set of potential partners than they did before on dimensions of race, education, and height.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle